线性方程组求解的艺术：用 NumPy linalg.solve() 奏响数学的华尔兹 💃 各位观众，各位听众，各位屏幕前的码农朋友们，大家好！我是你们的老朋友，程序世界的吟游诗人，BUG杀手，代码雕刻家——今天，我们要一起踏上一段奇妙的数学之旅，探索线性方程组求解的奥秘，并学会如何用 NumPy 库中的 linalg.solve() 函数，轻松奏响这场数学的华尔兹。 想象一下，你是一位侦探，手头有一堆线索，这些线索都是关于未知变量的方程式。你的任务，就是解开这些方程式的谜团，找到那些隐藏的真相，也就是未知变量的值。这就是线性方程组求解的本质！ 什么是线性方程组？🤔 让我们从最基础的概念开始。线性方程组，顾名思义，就是由多个线性方程组成的方程组。线性方程的特点是，变量的最高次数为1，且变量之间没有乘除关系。举个例子： 2x + y = 5 x – 3y = -1 这就是一个典型的二元一次线性方程组。我们的目标，就是找到满足这两个方程的 x 和 y 的值。 更一般地，一个包含 n 个变量和 m 个方程的线性方程组可以写成： a11 * x1 + a12 * x2 + … + a1n * …